Language: 英語 | 日本語 || Login: ログイン | Help: ヘルプ |

1 件の該当がありました. : このページのURL : HTML

キム, 尾原和也, 前川卓也, 村上友規, アベセカラ, 天方大地, 原, "転移学習を用いたWi-Fi電波による屋内日常物の状態推定に関する検討," 情報処理学会論文誌, 2018-UBI-60(2), pp. 1-8 2018年11月.
ID 2768
分類 国内研究会
タグ Wi-Fi チャネル状態情報 転移学習 屋内日常物の状態推定
表題 (title) 転移学習を用いたWi-Fi電波による屋内日常物の状態推定に関する検討
表題 (英文)
著者名 (author) キム ヘン,尾原和也,前川卓也,村上友規,アベセカラ ヒランタ,天方大地,原 隆浩
英文著者名 (author) Heng Kim,Kazuya Ohara,Takuya Maekawa,Tomoki Murakami,Hiranta Abesekara,Daichi Amagata,Takahiro Hara
編者名 (editor)
編者名 (英文)
キー (key) Heng Kim,Kazuya Ohara,Takuya Maekawa,Tomoki Murakami,Hiranta Abesekara,Daichi Amagata,Takahiro Hara
書籍・会議録表題 (booktitle) 情報処理学会論文誌
書籍・会議録表題(英文) IPSJ Journal
巻数 (volume) 2018-UBI-60
号数 (number) 2
ページ範囲 (pages) 1-8
組織名 (organization)
出版元 (publisher)
出版元 (英文)
出版社住所 (address)
刊行月 (month) 11
出版年 (year) 2018
採択率 (acceptance)
URL
付加情報 (note)
発表年度 2018
内容梗概 (abstract) センサ技術 ・ IoT 技術の進展により,実世界から収集されたセンサデータを用いたコンテキスト認識技術が盛んに研究されており,特に普及が著しい Wi-Fi の電波を用いた認識技術が注目を集めている.防犯や屋内のオートメーションへの応用に向けて,Wi-Fi 電波を用いた日常物の状態推定手法が近年研究されているが,従来の手法は教師あり学習の枠組みを用いていた.しかし,部屋内の窓やドアなどの配置,Wi-Fi 送信機と受信機の位置により Wi-Fi 電波の伝搬の仕方は異なるため,観測される Wi-Fi 電波の特徴は環境に大きく依存する.したがって,ある一つの環境のデータで学習された日常物状態推定モデルは,他の環境における推定には利用できない.環境ごとに学習用データを収集するコストは非常に高く,その導入は非現実的である.本研究では,日常物の状態変化前後における,受信機で観測された電波の到来角の環境非依存的な変化を,Domain Adversarial Neural Network (DANN) を用いた転移学習により認識する手法を考案した.提案手法により,ラベルあり学習データの存在しない転移先環境においても,高精度に日常物の状態変化を検出できる.
論文電子ファイル 利用できません.
BiBTeXエントリ
@inproceedings{id2768,
         title = {転移学習を用いたWi-Fi電波による屋内日常物の状態推定に関する検討},
        author = {キム ヘン and 尾原和也 and 前川卓也 and 村上友規 and アベセカラ ヒランタ and 天方大地 and 原 隆浩},
     booktitle = {情報処理学会論文誌},
        volume = {2018-UBI-60},
        number = {2},
         pages = {1-8},
         month = {11},
          year = {2018},
        annote = {2018},
}